“词语和句子的嵌入是通过多种技术创建的，这些技术将文本转换为数值向量，从而使计算机能够更有效地处理和理解语言。基本思想是将词语和句子表示在一个低维空间中，同时保持它们的语义含义。这通常使用诸如 Word2Vec、GloVe 或更复杂的模型如 BERT 及其衍生模型的方法来实现。每个词语根据其在大型文本语料库中的上下文被分配一个向量，以捕捉词语之间基于用法的关系。
例如，在 Word2Vec 方法中，一个神经网络在大型文本数据集上进行训练，以预测给定上下文的一个词，或反之亦然。该模型学习将具有相似意义的词语在向量空间中近距离放置。例如，“king”和“queen”这两个词的向量可能彼此接近，因为它们共享相似的上下文用法。同样，句子嵌入可以通过对单个词语的嵌入进行平均，或使用专门优化句子级理解的模型如 Sentence-BERT 来创建。
在实际应用中，一旦这些嵌入被创建，它们可以用于各种任务，如情感分析或文本分类。开发者可以利用已经为大量词汇创建了嵌入的预训练模型，消除从零开始训练的需要。然后，他们可以将特定的文本数据输入这些模型以获得嵌入。此步骤提供了文本的紧凑表示，使机器在保持原语言上下文细微差别的同时更容易和更快速地执行下游任务。”